地方高校会计信息化类课程混合式学习满意度影响机理实证研究

石道元，钟廷勇，杨 佩

重庆工商大学 会计学院，重庆 400067

一、问题的提出

20世纪80年代以来，中国会计信息化经历了会计电算化、会计信息化和会计智能化3个发展阶段[1]。技术发展赋能会计变革[2]，会计行业快速发展急需大量初级、中级和高级会计信息化人才的支撑。目前，中国会计类专业在校大学生(含专科生、本科生和研究生)超过了260万人，约占在校大学生总数的10%(1)数据源自2020年2月财政部会计司司长高一斌在“会计学科建设”专题论证会上的讲话：《推动会计学科升级 加快会计行业发展》。这些学生都要接受会计信息化类课程的专门培养。与此同时，随着现代信息技术和教育教学的不断融合发展，作为能够统筹线上线下学习优势的“互联网+”“智能+”混合式学习也愈来愈受到社会关注，且逐渐成为中国高等教育教学的新常态。那么，大学生在会计信息化类课程中的学习满意度如何，影响学习满意度的主要因素有哪些，这些因素间影响机理怎样，都是不容忽视的现实问题。然而当前中国涉及这方面的研究相对较少[3]107，关于会计信息化类课程混合式学习满意度方面的研究更是屈指可数。

笔者认为，探究混合式学习满意度问题是为了提高混合式教学质量，提升混合式学习效果，因此应将该问题置于高校会计信息化类课程混合式教与学情境中进行探讨。为此，笔者在梳理归纳前人相关研究基础上，从会计信息化类课程学习者(专科生、本科生和研究生)的视角，提出会计信息化类课程混合式学习满意度理论模型，并结合重庆市4所地方高校会计信息化类课程混合式学习调研数据的多元回归分析，以探寻会计信息化类课程混合式学习满意度影响因素和机理，以期为提高地方高校会计信息化类教育教学质量提供参考思路。

二、文献回顾和假设模型构建

(一)相关文献回顾

“混合式学习”的提出源于20世纪末“E-Learning”的兴起。美国学者克罗斯(Cross)认为，E-Learning作为一种新型学习方式，E是手段，更重要的是Learning，需要充分借助互联网等现代信息技术、媒体和资源来开展学习活动[4]。德里斯科尔(Driscoll)认为，混合式学习不局限于单一组合的教学方式，而是学习任务、网络技术、教学方式、教学技术和课堂教学等多方面混合的综合体。这一观点已被国内外教育界广泛接受[5]。2003年，祝智庭等提出“混合式学习”[6]；2004年，何克抗提出，混合式学习就是要把传统学习方式的优势和网络化学习的优势结合起来，既要发挥教师引导、启发和监控教学过程的主导作用，又要充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性和创造性[7]。自此，混合式学习研究涌现了一系列混合式学习研究成果，为中国混合式学习应用发展奠定了坚实理论基础[8]。可见，混合式学习绝非线上线下学习模式单一层面的简单加总，而是构建在学生学习、教师教学和课程环境等主体目标需求基础上的多元混合。

学习满意度是学习者在学习过程和学习成果等方面的主观感受[9]，是评价教学质量和教学效果的常用标准，并具有可测量本性[10]。教学过程与内容、课程教材、教师素质和教学方法等都与学习满意度有关[11]。近年来，不少学者对混合式学习满意度影响因素展开研究，并取得了丰硕的成果：刘威童等研究发现，学习者在参与学习前已具备良好的专业基础[3]108、信息素养[12]和学习习惯[13]，能提升学习者学习信心，这有助于提高学习满意度；从学习者感知态度角度来看，混合式学习满意度会受到学生学习动机[14]、学习态度[15]和学习投入[16]等因素的影响，学习者自身的感知和动力机制是影响满意度最为直接的因素[17]；从课程网络环境维度来看，优质的网络学习环境[18]和数字化教学资源[19]23能促进学生有效学习并提高其学习满意度；线上线下交互学习对满意度有显著预测作用[20]；教师是影响学生满意度的关键因素[21-22]，学生学习满意度与教师教学方法、教学内容和教学准备息息相关[23]。可见，混合式学习的良好实现既与学习者的基础素养和认知态度等自身特征性有关，也离不开基于数字化平台资源环境的混合式教与学。

(二)会计信息化类课程混合式学习满意度假设模型构建

结合上述文献分析，笔者预设学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学等作为会计信息化类课程混合式学习满意度的影响因素，并提出以下假设：

H1a：学习基础素养对学生混合式学习满意度有显著正向影响；

H1b：课程感知态度对学生混合式学习满意度有显著正向影响；

H1c：课程网络环境对学生混合式学习满意度有显著正向影响；

H1d：线上线下学习对学生混合式学习满意度有显著正向影响；

H1e：教师课堂教学对学生混合式学习满意度有显著正向影响。

假设上面5个假设均成立，那不同因素间会产生怎样的内在影响机理？换句话说，如果只关注到两个解释变量之间的简单影响关系，往往就会曲解或掩盖不同影响因素间真实、复杂的关系，从而可能会歪曲“X→Y”的因果影响关系本质[24]。温忠麟等认为，“X→Y”因果关系推论过程中，X比Y更具本质属性；在预设的这5个解释变量中，学习基础素养和课程感知态度体现了学习者的水平与认知，具有稳定性和持续性的本质属性[25]736。换言之，学习基础素养好、课程感知态度高的学习者，更容易融入混合式学习环境，也更利于线上线下学习参与度的提升，进而提高学习者的学习满意度。基于此，笔者提出如下假设：

H2a：学习基础素养对课程网络环境有显著正向影响；

H2b：学习基础素养对线上线下学习有显著正向影响；

H2c：学习基础素养对教师课堂教学有显著正向影响；

H2d：课程感知态度对课程网络环境有显著正向影响；

H2e：课程感知态度对线上线下学习有显著正向影响；

H2f：课程感知态度对教师课堂教学有显著正向影响。

另外，充分考量课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学在学习基础素养、课程感知态度和学习者学习满意度之间关系的中介效应作用，笔者继续提出如下假设：

H3a：课程网络环境中介学习基础素养和学生混合式学习满意度的关系；

H3b：课程网络环境中介课程感知态度和学生混合式学习满意度的关系；

H3c：线上线下学习中介学习基础素养和学生混合式学习满意度的关系；

H3d：线上线下学习中介课程感知态度和学生混合式学习满意度的关系；

H3e：教师课堂教学中介学习基础素养和学生混合式学习满意度的关系；

H3f：教师课堂教学中介课程感知态度和学生混合式学习满意度的关系。

综上，笔者构建出会计信息化类课程混合式学习满意度假设模型(见图1)。

图1 会计信息化类课程混合式学习满意度假设模型

图1揭示了会计信息化类课程混合式学习满意度多个自变量、多个中介变量交互影响的复杂情形。但其中介效应检验分析方法，仍遵循自变量、中介变量均为1个时的原理方法。故为简明起见，在此笔者仅讨论如图2所示的1个自变量、1个中介变量，且假设所有变量已经中心化处理的中介作用情形[25]732。

图2 中介效应分析基本理论模型

从图2可看出，中介效应分析包含3个回归分析模型：解释变量X和被解释变量Y的回归分析，解释变量X、中介变量M和被解释变量Y的回归分析，解释变量X和中介变量M的回归分析。a、b、c、c′分别代表不同回归模型中的回归系数，e1、e2、e3分别代表不同回归方程中的残差。

三、数据收集和整理

(一)问卷设计

根据已有研究成果，同时参考相关专家意见，笔者设计了会计信息化类课程混合式学习满意度调查问卷。本调查问卷共设计了22道题，按调查内容大致分为3个部分：样本基本背景、混合式学习影响因素和混合式学习满意度。从问卷结构来看：Q1～Q2是样本背景信息题，分别按性别(男、女)二分法、类别(专科生、本科生和研究生)三分法形式设计；Q3～Q21是关于学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学5个影响因素的调研；Q22是专门针对学生学习满意度设计的题。Q3～Q22题型均采用李克特五级量表进行设计。李克特五级量表计分法主要用来测量样本对于某事情的态度或看法，分为非常不满意(1分)、不满意(2分)、一般(3分)、满意(4分)和非常满意(5分)5个等级，本问卷中涉及的五级量表形式还包括非常不积极(1分)、不积极(2分)、一般(3分)、积极(4分)和非常积极(5分)等。

(二)问卷收集

本问卷通过“问卷星”平台编辑发放，并选取重庆工商大学、重庆财经学院、重庆航天职业技术学院和重庆能源职业学院4所正在实施会计信息化、会计信息系统和智能财务共享服务等课程混合式教学试点改革院校的在校专科生、本科生和研究生为调查对象。调查问卷发放时间为2022年1月6—10日，共回收508份电子问卷，剔除不完整、重复和异常样本，共得有效问卷496份。问卷样本统计基本信息参见表1。

数据可信是进一步分析研究的基础。通过对回收问卷的李克特五级量表作答量表类20个题项(Q3～Q22)做整体信效度检验发现，所有题项的CITC(校正项总计相关性)值均高于0.4，说明各题项之间具有良好的相关关系；同时，Cronbach ’s α信度系数值为0.951>0.9，表明问卷数据整体信度质量非常高，适合进行下一步的分析研究。

(三)探索性因子分析

探索性因子分析(EFA)是一个不断循环、反复探索的过程，它不仅可以探索量表题项和浓缩因子之间的对应关系，还可用来检验问卷整体结构效度。笔者对学生满意度影响因素涉及的19个量表题进行探索性因子分析，在第一次试探性分析时发现，根据初始特征值大于1这一标准能探索出3个因子。考虑到这与预期设定的5个影响因素不太符合，所以第二次探索性因子分析时，将因子数量预设为5个，具体结果见表2。

表2 探索性因子分析(n=496)

续表

从表2可以看出，KMO值0.931>0.8，表明研究数据适合提取信息，问卷总体效度良好；Bartlett球形检验对应的p值为0.000，说明通过了Bartlett球形检验，系列指标说明本问卷量表数据适合进行探索性因子分析。同时，笔者在预置5个因子的前提下，其旋转后的方差解释率分别为27.126%、24.860%、14.199%、10.571%、6.789%，累积方差解释率为83.546%>50%，即5个因子可以解释核心变量83.546%的信息量。

一般情况下，因子载荷系数值以0.4为标准，大于0.4则表明题项与因子之间有着较强的关联性，根据因子与题项的对应关系可以给因子命名，如量表题Q3、Q4、Q5对应的最大因子载荷系数均大于0.4且同属F3，因此结合这3个题项内容可给该因子命名为学习基础素养；Q6既对应F4(0.443)也对应F5(0.492)，此时就需比较因子载荷系数大小来甄别，显然题项Q6更适合与Q7题项共同阐释F5(课程感知态度)。采取类似做法，其他因子命名分别为课程网络环境(Q8～Q9)、线上线下学习(Q10～Q16)和教师课堂教学(Q17～Q21)。可见，5个因子与各题项均有着良好的对应关系，这种对应关系与专业释义相符，并与专业意义上的预期内在逻辑结构有着一致性，表明本问卷调查数据具有较好的结构效度，各个核心解释量表题项设计科学合理。

四、实证结果分析

(一)相关关系分析

相关关系分析是回归影响分析的基础和前提。本研究中，笔者将混合式学习满意度、学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学分别设为相关变量，并对各个变量作Pearson相关关系分析，结果见表3。

表3 变量Pearson相关系数(n=496)

表3中，通过统计各个因子变量对应题项的平均值来反映样本的态度。本次496份调研问卷中混合式学习满意度值是3.855，说明样本对混合式学习态度处于一般与良好之间，总体上属中等水平。在所有影响因子变量平均值中，最受认可的是教师课堂教学(4.035)，表现最不自信的是学习基础素养(3.359)。

从表3可以看出，所有因子变量值均在0.01水平上显著相关，表明具有非常显著的统计学意义。Pearson相关系数大小表征相关关系的强弱，Pearson相关系数取值范围在-1与1之间，绝对值越大，说明相关关系越紧密。表3数据显示，混合式学习满意度与学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习、教师课堂教学共5项之间相关系数值分别是0.417、0.513、0.652、0.662、0.742，且相关系数值均大于0.400，说明有着较强的正相关关系，这为假设提供了初步支持。

(二)回归影响检验分析

线性回归是使用较为广泛的一种研究方法，可用于研究X对Y的影响关系。为了揭示会计信息化类课程混合式学习满意度影响因素，笔者将学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学作为自变量(X)，将课程混合式学习满意度作为因变量(Y)进行线性回归分析(见表4)。其中，为清除共线性及截距项等问题，笔者分别将自变量和因变量进行中心化数据处理。

表4 多元线性回归模型检验(n=496)

对多元线性回归模型进行F检验时发现：模型通过F检验(F=188.168，p=0.000<0.01)，表明学习基础素养、课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学中至少有1项会对混合式学习满意度产生影响关系；同时，模型中VIF值全部小于5，说明变量间不存在共线性问题；D-W值在数值2附近，表明变量间不存在自相关性。进一步分析发现，学习基础素养的回归系数值为0.057(t=1.799，p=0.073>0.05)，表明学习基础素养与混合式学习满意度之间的影响关系没有得到数据支持，即H1a假设未通过检验。课程感知态度的回归系数为0.081(t=2.711，p=0.007<0.01)、课程网络环境的回归系数为0.215(t=6.400，p=0.000<0.01)、线上线下学习的回归系数为0.201(t=4.915，p=0.000<0.01)、教师课堂教学的回归系数为0.408(t=11.055，p=0.000<0.01)，表明这4个因素对满意度都产生了显著正向影响关系，即H1b～H1e这4个假设均通过了检验，且影响效应由强到弱依次为教师课堂教学、课程网络环境、线上线下学习和课程感知态度。

(三)中介效应检验分析

中介效应研究是回归影响关系的延伸，借助中介效应分析往往可揭示自变量X对因变量Y产生影响的实质性和内在的原因。根据假设模型，笔者以学习基础素养和课程感知态度为自变量X，以课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学为中介变量M，将混合式学习满意度作为因变量Y进行中介效应分析(见表5)。整个中介效应分析涉及5个回归模型，其中：模型1为自变量X1、X2对因变量Y的回归模型；模型2、模型3、模型4的自变量X1、X2对中介变量M1、M2、M3的3个回归模型；模型5是在模型1基础上，在自变量中加入中介变量M1、M2、M3后构建的回归模型。

表5 中介效应模型检验(n=496)

在中介效应检验方法方面，当前应用比较多的是逐步法[26]，但也有学者发现逐步法所使用的Sobel检验法存在功效低的问题[27]。基于此，温忠麟等对中介效应检验流程进行了修订，并用Bootstrap法替代了Sobel法[25]738。结合表5、图2，笔者按温忠麟等提出的新中介效应检验流程来进行中介效应检验分析。首先，模型1中学习基础素养(X1)回归系数0.263(c)呈现0.01水平显著性，说明其对混合式学习满意度(Y)产生显著的影响关系；其次，依次检验模型2中X1回归系数0.236(a)、模型5课程网络环境(M1)回归系数0.215(b)均呈现0.01水平显著性，表明M1间接效应显著；最后，进一步检验分析发现，模型5中X1回归系数0.057(c′)不显著，表明只有中介效应而没有直接效应，从而验证了课程网络环境(M1)在学习基础素养(X1)与混合式学习满意度(Y)影响关系中的中介效应作用。根据中介类型的判定方法[28]，若模型方程回归系数c′不显著，那么就是完全中介(效应值100%)，否则就是部分中介(效应值a·b/c)，显然课程网络环境(M1)在学习基础素养(X1)与混合式学习满意度(Y)影响关系中发挥了完全中介效应作用。本研究共2个自变量、3个中介变量，因此，总计有2×3=6条中介路径，具体分析过程及结果见表6。

表6 中介作用检验结果汇总(n=496)

结合表6检验分析结果发现，自变量X指向中介变量M的回归系数均为正且呈现显著性，表明X(学习基础素养和课程感知态度)对M(课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学)产生显著的正向影响关系，即H2a～H2f这6个假设全部通过检验。表6中的6条中介路径中有3条为完全中介，另外3条为部分中介，表明学习基础素养和课程感知态度通过课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学作为中介，影响混合式学习态度，即H3a～H3f这6个假设全部通过检验。

五、结论和启示

(一)研究结论

笔者基于4所地方高校在校大学生(含专科生、本科生和研究生)会计信息化类课程混合式学习问卷调查数据，运用多元回归分析对会计信息化类课程混合式学习满意度假设模型进行检验分析，除H1a外的其他所有假设都得到了数据支持，较好地解释了会计信息化类课程混合式学习满意度的影响因素及路径，并得出如下结论：

1．良好的课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学提高了混合式学习满意度

多元线性回归模型检验分析结果显示，会计信息化类课程混合式学习满意度受到课程感知态度、课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学因素的直接正向作用影响，且影响依次为：课程感知态度<线上线下学习<课程网络环境<教师课堂教学。首先，课程感知态度包含了学生对课程重要性的认知和学习投入两个方面：学生对课程重要性感知主要源自学生对课程与社会需求适应性、课程与学生需求吻合性和课程与个人专业能力发展等方面的认知[29]；学习投入指个体在学习活动中所展现出的持续的积极状态[30]。因此，良好的课程重要性感知和较高的学习投入有利于学生顺利实现学习目标，获得较高的学习满意度。其次，混合式学习平台为学生提供自主性、交互性和开放性课程网络环境的同时，还能将多种学习任务、学习资源和学习方式有效融合，为学生自主学习提供更多可能性。可见，优质的课程网络环境、丰富的课程资源和便捷的网络交互机制，能激励学生的在线学习参与度，进而提升学生的学习效果和满意度。另外，教师在整个混合式学习过程活动中扮演着设计者和引导者角色，教师教学素质是影响学生混合式学习满意度中重要、关键的因素[19]30。良好的教学设计、优质的教学内容和合适的教学方式，能提高学生学习兴趣和加深其对学习内容的理解，进而提升其学习效果和满意度。

2.学生的学习基础素养、课程感知态度通过课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学中介正向作用影响混合式学习满意度

中介效应模型检验分析结果显示，会计信息化类课程混合式学习学生的学习基础素养、课程感知态度对课程网络环境、线上线下学习、教师课堂教学有显著正向影响作用，而课程网络环境、线上线下学习、教师课堂教学在学习基础素养、课程感知态度和混合式学习满意度之间发挥中介效应。以往的研究多强调学生学习基础素养对学习绩效、满意度等因素的正向影响，但在本研究中并未获得数据支持。究其原因可能是本研究定义的基础素养为学生参与会计信息化类学习之前的会计学专业基础、计算机信息素养和日常学习习惯养成。一个人的基础素养往往是通过自身持续的努力养成的，具有相对的稳定性，且个人自我对基础素养的感知具有一定的相对性，本研究的样本变量态度数据也能充分说明这一点。尽管如此，在学生知识建构和情绪产生过程中，学习基础素养、课程感知态度作为个人自我特性仍发挥着重要主体能动作用。良好的学习基础素养和课程感知态度能提高学生对课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学的参与认可度，师生混合式教与学参与度的提升则会改善学生混合式学习满意度，即课程网络环境、线上线下学习和教师课堂教学是学生自我特性影响学习满意度的内在原因。也就是说，会计信息化类课程混合式学习满意度除了受到各解释变量影响，还受到混合式教与学的中介作用影响。

(二)启示

首先，教师作为混合式学习活动的设计者、组织者和参与者，其课堂教学能力、信息化应用能力的提高显得尤为重要。教师课堂教学能力既包括注重课堂思维、课堂表达和课堂组织管理的课堂教学基本能力，也包括混合式教学设计、评价和研究能力。混合式教学过程中还需要教师具备运用现代智能信息化技术制作教辅资料、组织教学活动、师生交流互动和学习数据分析等方面的应用能力。不同于传统的学习理论和教学思想，基于建构主义的混合式教学非常重视教师在教学过程中情境、协作、会话、意义建构的设计能力和组织能力。

其次，作为课程混合式学习满意度重要影响因素之一，良好的课程网络学习环境在提供丰富的学习资源的同时，也为老师与学生、学生与学生和人与计算机之间交互学习提供了支撑平台，更为学生提供了知识拓展学习途径。混合式学习模式下，课程网络平台就是学生的“第二课堂”，良好的课程网络学习环境是混合式学习顺利开展的重要保障。总的来说，功能清晰的知识导航、简便快捷的平台界面更能获得学生的关注，多样化且丰富的平台网络资源有助于学生知识体系的构建，完善成熟的互动交流机制也更有利于学生独立思维的培养和协作精神的培育。

最后，积极调动学生线上线下学习的参与度，一方面能直接提升学生学习满意度，另一方面还有助于提升学生学习基础素养、课程感知态度等对混合式学习满意度。混合式学习过程是一个主动知识建构的双向互动过程，主张学习者对知识的主动吸收，并在此基础上通过分析、综合、归纳、演绎进而获取新的知识。由此可见，学生学习的主动性是有效混合式学习的基础和前提。基于此，一方面，需要加强对大学生进行课程地位、作用和混合式学习活动重要意义的宣传和引导，让学生充分意识到课程学习对其个人职业发展的重要意义和价值，使其主动地参与课程混合式学习活动，从而对学习绩效和满意度产生积极的联动效应；另一方面，需要充分借助智能信息化手段，加强课前、课中、课后混合式学习过程的激励和监督，真正达到“传统手段合理运用，智能手段深度融合”的教学实施效果，引导学生进行主动性学习，促进教学目标的实现和学习满意度的提升。